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车牌图像提取处理就行污染检查控制

Shivani Garg和Nidhi Mishra

摘要：本文的主要目的是使用许可证进行污染检查控制板检测。在本文中，我们通过提取关于车主的信息使用注册号码。所以最初我们从中提取注册号码之后将牌照号码与本地数据库进行比较。如果注册号码存储在数据库中，然后我们检索该信息的详细信息车主。这项工作的第一个关键步骤是提取注册号码从车牌检索有关车主的信息。该车牌的提取分为四个部分：第一个是预处理形象，其次是车牌定位，下一步是细分在车牌字符，最后一步是从字符识别

分段牌照。除此之外，我们还扩展了我们的研究工作对特定区域的污染罚款执行和车辆进入限制，超过10年的车辆。

关键词：车牌识别；车牌；污染控制

1介绍

车牌检测在世界上扮演着重要角色，因为车辆数日益增加，污染也在日益增加。在本文中，我们介绍污染的控制; 在这样的情况下，我们强加罚款的污染检查日期已过期的车主。 在商业上城市，商业场所或附近的建筑物，停车场都建成了，但是这些地区的问题是它没有足够的空间。所以管理空间这些停车场的适当管理和正确使用停车位因为这会提高效率并降低管理成本。停车场上一个人不足以管理所有类型的活动，如来往人员停放车辆，如何控制车辆进出。这已经使得使用车牌自动识别系统成为必要。这个对降低管理成本、控制和管理停车场提供了有效的帮助。还有减少道路交通事故和车辆被盗案件，牌识别系统是非常有效的，它不仅可以帮助警方（通过减少他们的人力），也可以随时追踪车辆。

各种车辆的图像被收集，并随后提交Matlab软件首先调整图像的大小，然后将其转换为灰度图像。 然后，我们使用中值滤波去除图像中的噪声。亮度，对比度和强度调整是为了达到最佳值增强号码牌和号码。 输出保存在记事本中。目的是使用这个系统交通管理检测出的车牌号。模块的输入是捕获图像的一部分，并且输出是一个矩阵 ，是一个可编辑的车牌形式。基本上，建议系统识别不同品种的各种号牌。

本文的其余部分组织如下：第2节介绍背景并对拟议工作进行相关研究。 第3节描述了建筑拟议工作的设计。 第4节阐述了提议的方法系统。 第5节重点介绍了实验设置和结果，最后一节第6节总结了实现的工作。

2背景和相关工作

此前，在车牌领域已经开展了不同的研究。 该系统共有五个部分，分别是输入图像，预处理图像，车牌在车辆图像中的提取，车牌的字符分割，以及分割的字符识别。 前两个部分的工作应该以准确的方式完成该车牌的定位和提取。 因此，检测将会很大影响整个车牌识别系统的效率和速度。

在早期的实现中，边缘检测技术被认为是重要的技术通过改变板的亮度来工作，但是这种技术可以不能用于图像。 但由于它们可以应用于复杂的图像对不需要的边缘的敏感度。Seyed Hamidreza Mohades Kasaei等人于2011提出了一个实时和强大的牌照检测和识别技术; 它使用形态和模板匹配。 修正后的钢板识别和性能表现本地化为98.2％，正确识别的字符为92％[1]。

Abdul Mutholib等人于2013提出了ANPR算法的优化在Android手机的有限硬件上。 建议的算法是基于的S. Garg和N. Mishra在Tesseract库。 将基于模板匹配的OCR进行比较基于人工神经网络（ANN）的OCR。 30张图片的结果显示，车牌识别率为97.46％，处理时间为表彰的车牌是1.13 [2]。

Farajian等人 [3]研究了不同的技术并进行了比较。 作者发现每种技术都有自己的局限性，有些方法会给出更好的结果在某些条件下。 本文将导致选择最好的技术只是根据情况进行检测。 在这次调查之后，作者得出结论没有适合所有情况的理想技术[3]。

Anagnostopoulos等人。 （2008）已经应用了一种方法来定位车牌，其中包括三个阶段：最初，使用Sobel操作符将获取车辆图像的垂直边缘。 之后应用积分图像和HSV色彩空间[4]。

Pratik Madhukar Manwatkar等人（2014）在本文中，作者已经审查和分析了不同的方法从图像中找出文本字符。 作者讨论了文本识别系统的一些应用[5]。

3拟议工作的建筑设计

图1显示了我们提出的交通管制系统的架构设计使用号牌检测。 在这项工作中，我们已经进行了数据预处理作为车牌号码检测的第一步。设计规范的总体描述如图1所示下面解释。

3.1输入图像

车牌提取系统的初始步骤是选择输入车辆图像。此图像包含车辆的车牌。 在选择图像之后，图像的预处理被执行。

3.2图像预处理

这是车牌识别系统的第二步。 预处理非常这对于字符分割的高质量表现至关重要。预处理步骤是：

1.调整图像大小

2. RGB到灰度转换

选择输入图像

本地数据库

如果排放到期日lt;当前日期

否（未逾期）

是（确认逾期）

图1工艺流程图

3.噪音消除（中值滤波）

对图像进行预处理意味着要准备引入的样本/图像它涉及特定任务的算法，如图像识别，特征提取

3.3图像的亮度和强度

对图像进行预处理后，我们调整亮度和强度图片。为了在MATLAB中调整强度，我们使用imadjust()函数。强度图像是图像中所有像素强度的平均值。亮度可以通过对图像矩阵的简单加法或减法来增加或减少。

3.4在二进制图像中填充孔

填充过程的一般用途是填充图像中的“孔”。洞填补了二进制图像是由于前景对象的表示而执行的图片。在我们的系统中，我们使用imfill()函数填充二进制图像中的孔。

3.5在文本框中显示注册号码

填充图像中的孔后，我们从图像中获取一个数字。这个号码显示在文本框中。这是车辆的注册号码。

3.6本地数据库

我们创建一个包含车主信息的本地数据库。什么时候注册号码是获得的，然后我们的系统比较这个注册号码数据库。当在数据库中找到匹配时，那么车辆的所有细节所有者都获得了。

4方法论

这个系统的主要目标是把重点放在本地化和认识上数字出现在车辆的牌照中。我们找到了车牌的一部分首先从每幅图像中获取车辆，然后通过图像将其注册到参考图像模板匹配的精度相同。我们使用一个简单的模板匹配来识别估计训练图像中的字母。在处理两个之前为解决方案提出阶段，输入图像需要预处理准确的输出。以下各节将逐步介绍这些方法的过程。这个论文基于图像处理方法，给出了图像的预处理方法车牌整个图像上的车牌位置。为了使车牌识别，必须有多个小的阶段实现图像采集，图像预处理，定位等车牌，字母数字代码的分割，车牌代码的识别。

4.1图像预处理

图像预处理大大提高了光学检查的一致性用于特定的特征检测。在车牌中，我们通常使用调整大小然后转换成灰度图像。要调整图像大小，我们正在使用imresize（）;在此，图像的宽度是400并且图像的高度被调整相应地保持纵横比。之后，我们使用rgb2gray（）来转换将图像大小调整为灰度图像。

4.2车牌号本地化

在车牌本地化中，首先我们必须找到号码的位置在整个车辆图像中用于识别登记号码。执行

系统从输入图像到输出字符，如可编辑形式，本地化过程扮演重要角色。对于本地化，基本上，我们使用中位数过滤以滤除图像中的噪声;在这个，噪音类型是胡椒和盐。从图像中去除噪音后执行扩张;那么，我们找到了输入图像中的车牌。

4.3字母数字代码的分割

字母数字代码的分割是车牌提取系统中的关键步骤。在这个步骤中存在许多困难，这是板块区域存在噪声，字母数字代码没有正确对齐。如果许可证中包含字母数字代码板块处于理想状态，即代码被充分分离，代码分割可以直接从垂直和水平分割完成。在此，它检测像素值为零的图像中的水平线。之后，图像被转换成灰度图像，然后，我们只需使用for循环即可检测已连接像素值为零的对象的图像部分。

4.4识别字母数字代码

字母数字代码的识别是一个自动转换的过程字母数字代码编辑成可编辑的文本。分割后的字母数字代码车牌系统需要对所有隔离的字母数字进行识别码。模板匹配技术是一种适合识别的技术特定的字母数字代码。该技术用于二进制图像，正确构建的模板，并且对灰度图像也获得了很好的结果。在这个字符识别，我们调整图像的亮度和强度。后我们填充二进制图像中的空洞，最后使用模板匹配技术来识别图像中的字符。最后，输出显示在车辆登记号码的文本框中。

4.5污染精细控制器和驱动程序信息

提取程序在字符识别后，我们检查了所有者的姓名，城市，地址和注册车辆数量和联系电话号码。车辆识别后注册号码，我们将注册号码与本地数据库进行比较。如果比赛被找到，然后我们得到车主的细节。然后，我们比较登记号码到污染控制表，然后我们得到了污染控制表的有效期车主的污染检查。如果当前日期在有效范围内，则全部都是好的，否则将计算罚款，罚款可以手动发送或通过电子邮件自动发送，详细信息将通过提取详细信息发送需要从本地数据库记录中使用注册号码。本地数据库结构如图2

污染控制数据库结构如图3

车牌号	名字	城市	邮箱	注册日期
RJ14CJ5252	Krishan	Jaipur	Grrg.shivani41@gmail.com	12/16/2013

图2 本地数据库结构

注册号	污染检查日期	逾期日期
RJ14CJ5252	6/18/2015	12/18/2015

图3 污染控制数据库结构

5实验结果

建议的系统通过手动获取车辆输入图像进行评估

所获得的结果显示在以下步骤中

bull;输入图像

bull;调整输入图像的大小

bull;将图像转换为灰度图像

bull;应用中值过滤器去除“胡椒和盐”的噪音

bull;缩放图像的亮度和强度

bull;在二进制图像中填充空洞

bull;显示车牌号码

bull;与数据库比较

bull;显示车主详细信息

bull;如果污染检查已过期，则邮件将发送给车主（图4,5,6,7， 8，9和10）

图4 输入图像

图5 调整输入图像大小

图6 灰度化

图7 阈值化

图8 填补二值图空隙

图9 最终图像

图10 识别结果

在字符识别之后，识别牌照的登记号码;然后，我们将注册号码与手动创建的本地进行比较车主详细数据库。 如果在当地发现车辆登记号码数据库，然后显示车主的详细信息，如图11所示。注册号码将与当地的数据库记录相匹配污染检查控制。 如果以前的注册号码被发现与污染控制数据库，我们得到有效期和污染检查的日期如图12所示。

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序号	车牌号	识别输出	处理时间	处理成功率
1	RJ14CJ5252	RJ14CJ5252	7.17	100
2	AFR420	AFR4Z0	3.90	83.33
3	AKH343	AKH343	4.11	100
4	AED632	AEQ632	3.99	83.33
5	AWR310	AWR310	3.25	100
6	AXZ016	AXZ016	4.10	100
7	RJ14CH7058	RJ14CH7058	6.89	100
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